pandas读入数据后操作快还是数据库操作数据快
时间: 2023-05-15 16:06:13 浏览: 62
这个问题很难回答,因为它取决于许多因素,例如数据的大小、数据的类型、计算机的性能等等。但是一般来说,如果数据量较小,使用 pandas 操作数据会更快,因为它可以在内存中进行操作,而不需要从数据库中读取数据。但是如果数据量很大,使用数据库操作数据会更快,因为它可以使用索引和其他优化技术来加速查询。
相关问题
python读入数据科学计数法
当使用loadtxt函数读取txt文件时,如果数据包含科学计数法记录,会报错并无法转换为float类型。此时,可以使用pd.read_table函数来读取数据,因为该函数可以处理科学计数法的数据类型。
另外,当使用pd.read_csv函数读取csv文件时,如果遇到长数字,可能会出现科学计数法显示的问题。这是因为在Excel中,当数字的长度超过16位时,会自动转换为科学计数法。但是在csv文件中,数字会保持原样,不会转换为科学计数法。所以,当使用pd.read_csv函数读取csv文件时,长数字可能会显示为科学计数法。
如果需要避免科学计数法显示,可以在读取csv文件之后使用参数设置来修改显示格式。例如,可以使用pd.set_option函数设置显示的浮点数格式为不使用科学计数法。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 设置浮点数格式为不使用科学计数法
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
# 打印数据
print(data)
```
这样,读入的数据将以普通数字的形式显示,而不是科学计数法的形式。
另外,如果需要将读取的数据存储到MySQL数据库中,可以使用Python的Scrapy框架进行操作。Scrapy框架可以实现爬取数据并存储到数据库中的功能。具体步骤包括配置Scrapy框架、编写爬虫代码、定义数据存储管道等。详细操作可以参考相关文档和教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python读取遍历txt、csv文档中的数据,包括科学计数法的数据以及plot等](https://blog.csdn.net/weixin_50699250/article/details/126581259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python 读取csv文件时数字变成科学计数法(含有e)](https://download.csdn.net/download/weixin_38514872/14885248)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python电影爬虫数据统计展示案例](https://download.csdn.net/download/whirlwind526/88261868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
如何将表格中的数据传到mysql数据库
可以使用Python中的pandas库,首先将表格读入到pandas的DataFrame中,然后使用pandas.to_sql()函数将数据写入到mysql数据库中。例如:
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hostname:port/databasename')
# 读取表格数据到DataFrame
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 写入数据到mysql数据库
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
```
其中,`username`、`password`、`hostname`、`port`、`databasename`需要替换成对应的数据库连接信息,`data.xlsx`为要读取的表格文件名,`table_name`为要写入到的数据库表格名。`if_exists='append'`表示如果表格已经存在就追加数据,`index=False`表示不将DataFrame的索引写入到mysql中。